대량 생산은 엄청난 양의 오퍼레이션 데이터를 고속으로 생성하지만 여기에서 전사적 수준의 통찰력을 추출하기는 매우 어렵습니다. 제조 데이터에서는 콘텍스트가 가장 중요합니다. OT 데이터 관련 기본 제조 프로세스 및 현황에 대해 전반적으로 깊이 이해하지 못하면 제조 프로세스에 다시 적용할 만한 유의미한 통찰력을 도출하여 성능을 개선하는 것은 불가능합니다.
산업 분석 어플리케이션에 거의 실시간으로 실제 적용 가능한 통찰력이 필요한 사유는 이 외에도 다양합니다. 엔진 고장 예측 모델은 고장을 방지할 수 있을 만큼의 시간 전에 생성되었을 때만 유용합니다. 그러려면, 엣지에서 생성된 대량의 정보를 처리해서 단시간에 적합한 담당자나 시스템에 분석 결과인 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.
이러한 제조 업계 특유의 어려움이 있기 때문에 비즈니스 성과를 더 빨리 구현하려면 제조에 특별히 적합한 분석 접근 방식을 채택해야 합니다. Rockwell의 전략적 분석 접근 방식과 풀스택 기능은 데이터 과학 과련 프로세스를 단순화하고 인사이트를 확장할 뿐만 아니라, 이에 대한 실시간 적용성 및 엔터프라이즈 규모의 유연성을 활성화함으로써 시간 절약 효과가 탁월합니다.
